市場的量子物理學

我們常說投資是零和遊戲,那投資報酬(rate of return)又是否常態分布呢?

物理學家費曼的量子物理學講義中,強調在特定的時間,你可以知道粒子在哪一個位置,而你也可以知道哪一秒鐘粒子會在哪一個位置,從中你可以計算出兩個時間之間粒子的距離及速度,卻不可能知道粒子的移動路徑。股票市場上也表現出量子物理學的現象,你會知道昨天的收市價及今天的收市價,你可以從中計出當中的變幅,速度,卻不可能預知未來的走向。很多名咀都說自已能知道!每天在各大報章發表有如先知般的神諭。但只需發表真實、實時的交易記錄,便無所遁形,現時坊間除了筆者之外,便只有一兩位名師會把真實的交易記錄公開被大家驗證,現時市場的名家的質素可思過半矣!

巴楔利耶與奧斯本的分歧

巴楔利耶的論文是首個提出隨機運動,比愛因斯坦早5年,用機率來計算大市的模型,足足領先學界30年。雖不算是前無古人,但古典的效率市場學說,的確是以巴氏的理論為基礎。直至1959年由奧斯本(Matthew Maury Osborne)發表的論文〈股票市場中的布朗運動〉打開了近代理論的大門。奧氏跟巴氏的最大分別,是巴氏大大領先整個時代,而奧氏論文刊行之前,市場甚至一般大眾因愛因斯坦的關係,已了解什麼是布朗運動,所以奧氏的論文帶來更大的影響!

按奧氏的說法,他構思論文時,是基於實驗性質,他太太為天文學家,1956年誕下了雙胞胎,為了家庭未來經濟狀況作準備,兩口子開始研究股市。他們看了《華爾街日報》對每一隻個股的數據記錄,有點像天文學家記錄天體運動的數據,卻完全不曉得那些分析師是如何從那些數據中得出結論的?於是他便採用統計學的方法,試圖處理這些龐大而雜亂無章的數據。

奧氏初步整理後,發現大市的數據好像完全隨機,但事實上卻是亂中有序,構成的運行圖表跟流體力學高度相似。有關這方面的研究,之後尚有大師對此有研究心得,後續再談。但50年代的電腦尚不及現時發達,要處理隨機數據仍是相當困難,奧氏整理發表了〈股票市場中的布朗運動〉這篇大作。表面上跟巴氏觀點接近,但當中有一點完全不同,巴氏認為股價在任何一個時間上升或下跌的機率一樣,所以大市最終會以常態分布呈現;奧氏卻不認同,他認為股價不會以常態分布呈現。

巴氏以固定收益的政府長期公債為標的,由於價格變化不大,而且回報是定息,所以呈常態分布(圖一);奧氏把大量的數據整理後,實際畫出來的如圖二,反映極低值的時間很短,不過長時間會在低位徘徊,高價的時間很短暫,形成了對數常愈分布曲線(log-normal distribution)。

 

如果用傳統的統計學方法,用平均值、中位數或眾數來採用回歸分析的操作方法去應對大市都不適宜,但卻是量子物理學中,由第一激發態上升至第二、第三甚至更高激發態的基本模型,作為一個物理學家,再熟悉不過,筆者也是在預測時稍微修讀有關量子物理學的課題,才有了丁點認識,對於不認識物理學的讀者,或不明白整個原理,但只需明白大市分布是非常態分布便可以。我們常說投資是零和遊戲(zero-sum game),那麼,投資報酬(rate of return)又是否常態分布呢?如圖三所示。

兩大總結開啟後學之門

奧氏在論文中得出兩個結論:一,由於投資報酬呈常態分布,所以隨機混沌的情況只發生在報酬率,而非股價本身,雖然奧氏未研究到股價的運動模式,日後計量分析的研究,便由此打開了大市可操作而不可預測之門;二,投資者不在意股價是在哪一個水平,是貴還是便宜,而是股價變化的速度,這一點便成了市場心理學的參考。

劉曙輝